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Desenvolvimento de um Sistema Inteligente para Diagnóstico Avançado de Avarias no Estator de Motores Síncronos de Ímanes Permanentes Diretamente Ligados à Rede
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletromecânica | |
| dc.contributor.advisor | Cardoso, António João Marques | |
| dc.contributor.advisor | Laadjal, Khaled | |
| dc.contributor.author | Santos, Maria Teresa Rei | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-07T14:15:56Z | |
| dc.date.available | 2025-11-07T14:15:56Z | |
| dc.date.issued | 2025-05-20 | |
| dc.date.submitted | 2025-03-19 | |
| dc.description.abstract | Os motores síncronos de ímanes permanentes, diretamente ligados à rede (LS-PMSMs) foram desenvolvidos para atender a requisitos rigorosos de eficiência e são capazes de arrancarem, diretamente a partir da rede elétrica, tornando-os substitutos ideais para motores de indução. Devido ao seu uso generalizado e importância em aplicações industriais, os LS-PMSMs têm sido foco de avanços tecnológicos significativos. No entanto, as avarias no enrolamento do estator, responsáveis por aproximadamente 36% das avarias nos motores de corrente alternada, continuam a ser uma preocupação crítica, particularmente, as avarias de curto-circuito entre espiras (ITSCF). Estas avarias estão entre as avarias mais prejudiciais no LS-PMSM, podendo levar a interrupções operacionais graves se não forem detetadas. Em resposta a este desafio, este estudo apresenta uma metodologia inovadora de diagnóstico de avarias com o objetivo de mitigar os riscos associados aos ITSCFs. A abordagem proposta usa uma técnica baseada em sinais para analisar grandezas elétricas, como correntes de fase do estator, utilizando a Transformada Rápida de Fourier (FFT). Além disso, é desenvolvida uma estratégia de deteção de avarias em tempo real, que utiliza o método Short-Time Least Square Prony’s (STLSP) para estimar as componentes simétricas nas correntes e tensões dos enrolamentos do estator. Esta estrutura de diagnóstico robusta e abrangente deteta e compensa, efetivamente, os ITSCFs, mesmo nas fases iniciais de desenvolvimento da avaria ou em diferentes cenários de avaria entre fases. Dois novos indicadores de avaria - Fator de tensão zero (ZVF) e Fator de impedância zero (ZIF) - são introduzidos, com resultados experimentais confirmando a sua elevada sensibilidade às condições de avaria. Entre estes, o ZVF demonstrou uma fiabilidade superior numa ampla gama de cenários operacionais. Testes extensivos sob diferentes severidades de avarias e condições de carga validam a eficácia do método proposto, evidenciando as suas capacidades aprimoradas de deteção de avarias. Esta pesquisa melhora, significativamente, a fiabilidade e a integridade operacional dos LS-PMSMs em aplicações de elevada potência, avançando as técnicas de deteção de avarias em motores e contribuindo para um melhor desempenho em ambientes industriais críticos. | por |
| dc.description.abstract | Line-Start Permanent Magnet Synchronous Motors (LS-PMSMs) have been developed to meet stringent efficiency requirements and are capable of starting directly connected to the grid, making them ideal replacements for induction motors. Due to their widespread use and importance in industrial applications, LS-PMSMs have been the focus of significant technological advancements. Nevertheless, stator winding faults accounting for approximately 36% of AC motor failures remain a critical concern, particularly inter-turn short circuit faults (ITSCFs). These faults are among the most hazardous LS-PMSM failures, potentially leading to severe operational disruptions if left undetected. In response to this challenge, this study presents an innovative fault diagnosis methodology aimed at mitigating the risks associated with ITSCFs. The proposed approach employs a signal-based technique for analyzing electrical quantities, such as stator-phase currents, using the Fast Fourier Transform (FFT). Additionally, a real-time fault detection strategy is developed, leveraging the Short-Time Least Squares Prony’s (STLSP) method to estimate the symmetrical components in the stator windings currents and voltages. This robust and comprehensive diagnostic framework effectively detects and compensates for ITSCFs, even in the early stages of fault development or in different fault scenarios across phases. Two novel fault indicators — Zero Voltage Factor (ZVF) and Zero Impedance Factor (ZIF) — are introduced, with experimental results confirming their high sensitivity to fault conditions. Among these, ZVF demonstrated superior reliability across a wide range of operating scenarios. Extensive testing under varying fault severities and load conditions validates the efficacy of the proposed method, showcasing its enhanced fault detection capabilities. This research significantly improves the reliability and operational integrity of LS-PMSMs in high-power applications, advancing motor fault detection techniques and contributing to improved performance in critical industrial environments. | eng |
| dc.identifier.tid | 204042275 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.6/19143 | |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
| dc.subject | Diretamente Ligados à Rede (Ls-Pmsms) | por |
| dc.subject | Avaria de Curto-Circuito entre Espiras | por |
| dc.subject | Componentes Simétricas | por |
| dc.subject | Fator de Impedância Zero (Zif) | por |
| dc.subject | Fator de Tensão Zero (Zvf) | por |
| dc.subject | Motores Síncronos de Ímanes Permanentes | por |
| dc.subject | Short- Time Least Square Prony’S (Stlsp) | por |
| dc.subject | Transformada Rápida de Fourier (Fft) | por |
| dc.title | Desenvolvimento de um Sistema Inteligente para Diagnóstico Avançado de Avarias no Estator de Motores Síncronos de Ímanes Permanentes Diretamente Ligados à Rede | por |
| dc.title.alternative | Development of an Intelligent System for Advanced Fault Diagnosis in the Stator of Line-Start Permanent Magnet Synchronous Motors | por |
| dc.type | master thesis | por |
| dspace.entity.type | Publication | |
| thesis.degree.name | 2º Ciclo em Engenharia Eletromecânica | por |
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